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算法要素流通困境
大模型时代背景下，协作过程中两方均有隐私安全保护需求
基础模型投入巨大、特定任务表现不佳
微调及使用LLM/FM时的数据与机密泄露风险
对企业而言
对大模型而言
需要保护知识产权与商业利益
在全面引入LLM到他们的应用之前，许多公司希望有更好的工具来处理 数据隐私、隔离、安全、版权和监控模型输出。
——《The New Language Model Stack》
形成模型/算法流通互联网
开放模型提供给他人优化、使用
决定了生态中包括基础大模型（含开源、开放或者封闭模型）以及在此基础上经过行业化或场景化微调优化而形成的专用或者行业大模型。诸多的基础大模型和在它们基础上衍生出的众多的专用大模型，形成了一个互联互通，互相依赖的“多树状”网络。
基础大模型高昂的固定成本
模型专业化的需求
数据安全与知识产权保护的要求
大模型 + AI基础设施服务平台
在开放模型提供给他人优化、使用的同时，揽睿星舟平台为生态内的基础大模型提供商、行业企业和模型需求方、AI服务方在保护模型安全的基础之上释放模型在企业市场的价值；同时，保护企业数据与知识产权，通过自有数据、针对自己的场景优化模型的性能。
揽睿星舟：基于隐私安全计算的大模型平台
集成隐私计算、可信机密计算、到计算编排、跨云调度等核心技术
基础大模型提供商 行业企业·模型需求方 AI服务方 |
基础大模型提供商
完善的商业变现方法、工具、环境
大模型供需撮合
隐私安全计算环境及算法
高性价比云算力
安全、高效的模型分发网络
衍生模型溯源及管控方法
行业企业、模型需求方
大模型供需撮合
隐私安全计算环境及算法
高性价比云算力
安全、高效的模型分发网络
企业级推理服务解决方案
一站式的专有模型构建及使用工具链
AI服务方
开箱即用的开发环境
高性价比云算力
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